Wikidata MCP Server

K čemu slouží server “Wikidata” MCP?

Wikidata MCP Server je serverová implementace Model Context Protocolu (MCP), navržená pro přímé propojení s API Wikidata. Poskytuje most mezi AI asistenty a rozsáhlými strukturovanými znalostmi ve Wikidata, což vývojářům a AI agentům umožňuje bezproblémově vyhledávat identifikátory entit a vlastností, extrahovat metadata (například popisky a popisy) a spouštět SPARQL dotazy. Díky zpřístupnění těchto funkcí jako MCP nástrojů umožňuje server úkoly jako sémantické vyhledávání, extrakci znalostí a kontextové obohacování v rámci vývoje, kde je potřeba externích strukturovaných dat. To posiluje AI aplikace tím, že jim umožňuje získávat, dotazovat a logicky pracovat s aktuálními informacemi z Wikidata.

Seznam promptů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou výslovně popsány MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• search_entity(query: str)
  Vyhledá ID entity Wikidata dle zadaného dotazu.
• search_property(query: str)
  Vyhledá ID vlastnosti Wikidata dle zadaného dotazu.
• get_properties(entity_id: str)
  Získá vlastnosti přiřazené k danému ID entity Wikidata.
• execute_sparql(sparql_query: str)
  Provede SPARQL dotaz na Wikidata.
• get_metadata(entity_id: str, language: str = “en”)
  Získá anglický popisek a popis pro dané ID entity Wikidata.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Sémantické získávání dat
  Použijte AI asistenty k vyhledání entit nebo vlastností ve Wikidata a nabídněte uživatelům přesné identifikátory pro další manipulaci s daty nebo průzkum.
• Automatizovaná extrakce metadat
  Automaticky extrahujte popisky a popisy entit z Wikidata a obohaťte tak své datové aplikace či projekty o kontextové informace.
• Programové provádění SPARQL dotazů
  Umožněte LLM agentům formulovat a provádět SPARQL dotazy, čímž získáte možnost odpovídat na složité otázky nebo dynamicky získávat strukturované znalosti.
• Průzkum znalostních grafů
  Umožněte vývojářům zkoumat vztahy mezi entitami a vlastnostmi ve Wikidata, což podporuje výzkum, analýzu dat i práci s propojenými daty.
• AI-asistovaná doporučení
  Vytvářejte AI agenty, kteří dokáží doporučovat položky (např. filmy podle režiséra) kombinací vyhledávání entit, získávání vlastností a spouštění SPARQL dotazů.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Wikidata MCP Server do své konfigurace mcpServers pomocí níže uvedeného JSON úryvku.
4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že se server objevil mezi MCP integracemi.

"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Zabezpečení API klíčů (pokud je potřeba):

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "váš-api-klíč"
    },
    "inputs": {
      "some_input": "hodnota"
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js, pokud není již nainstalován.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Vložte následující konfiguraci pro Wikidata MCP Server.
4. Uložte a restartujte Claude Desktop.
5. Ověřte, že je server dostupný.

"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Zabezpečení API klíčů:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "váš-api-klíč"
    }
  }
}

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a ujistěte se, že Cursor podporuje MCP.
2. Upravte svůj konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte záznam Wikidata MCP Server dle ukázky.
4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že je server uveden.

"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Zabezpečení API klíčů:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "váš-api-klíč"
    }
  }
}

Cline

1. Ověřte, že je Node.js nainstalován.
2. Aktualizujte konfigurační soubor Cline o údaje MCP Serveru.
3. Přidejte konfiguraci dle ukázky níže.
4. Uložte a restartujte Cline.
5. Zkontrolujte integraci MCP serveru.

"mcpServers": {
  "wikidata-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@zzaebok/mcp-wikidata@latest"]
  }
}

Zabezpečení API klíčů:

{
  "wikidata-mcp": {
    "env": {
      "WIKIDATA_API_KEY": "váš-api-klíč"
    }
  }
}

Jak použít tento MCP uvnitř workflow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého toku a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu a otevře se konfigurační panel. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "wikidata-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “wikidata-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Wikidata MCP Server je jednoduchá, ale efektivní implementace, která poskytuje několik užitečných nástrojů pro práci s Wikidata přes MCP. Chybí však dokumentace k šablonám promptů, zdrojům a podpoře sampling/roots, což omezuje jeho flexibilitu pro pokročilejší či standardizované MCP integrace. Přítomnost licence, jasné nástrojové rozhraní a aktivní aktualizace z něj však dělají solidní výchozí bod pro MCP použití zaměřené na Wikidata.

MCP skóre

Hodnocení MCP Serveru: 6/10
Solidní základní funkcionalita, ale chybí standardní podpora MCP zdrojů/promtů a pokročilé funkce. Vhodné pro přímé případy integrace Wikidata.